1. 研究目的与意义（文献综述）

1.研究目的

本论文主要探究将城市计算与交通结合后的一项应用，即基于lstm的城市出租车目的地预测。旨在为利用为人们提供更加便捷的出租车服务。我们正处于大数据时代，城市中许多出租车都搭载全球定位系统gps (globalpositioning system) , 出租车在运行过程中产生了大量gps轨迹数据,使得预测出租车目的地成为可能。虽然目前已有关于出租车目的地算法的研究，但仍面临以下问题

1) gps数据处理方面:对于轨迹点的提取，如何滤去特殊错误的数据点。

2. 研究的基本内容与方案

1.基本内容与目标

3. 研究计划与安排

2019年1月11日-2019年1月31日 查看相关国内外文献

2019年2月1日-2019年2月28日 掌握技能。针对性的学习编程语言、数据挖掘方法知识；尝试实现已阅读文献中的方法；完成开题报告。

2019年3月1日-2019年3月31日 处理原始数据集，提取出租车轨迹；并在轨迹数据的基础上完成数据集特征向量提取，分为训练集和测试集

4. 参考文献（12篇以上）

[1] hanis. mahmassani⁽¹⁾. dynamic network traffic assignment and simulationmethodology for advanced system management applications[j]. networks andspatial economics, 2001, vol.1( ):267-292.

[2] tang,jj (tang, jinjin)¹;song等. estimating the most likely space–time paths, dwell times and pathuncertainties from vehicle trajectory data: a time geographic method[j].transportation research part c-emerging technologies, 2016, vol.66( ):176-194.

[3] xue,ay (xue, andy yuan)¹;zhang等. destination prediction bysub-trajectory synthesis and privacy protection against such prediction[j].2013 ieee 29th international conference on data engineering (icde), 2013, ():254-265.